Программирование *

«В Computer Science есть только две сложные вещи: инвалидация кэша и придумывание названий», — Фил Карлтон

Разрыв в производительности

Наш парсер логов обрабатывал 800 тысяч строк в секунду. Нам требовалось 3 миллиона строк в секунду. От нужного нам показателя мы отставали в 3,75 раза.

Задача инструмента заключалась в парсинге строк логов в реальном времени, извлечении временных меток, уровней логов и сообщений из миллионов строк в секунду. Обработка миллиона строк логов в текущей реализации требовала 1,25 секунды — слишком долго для анализа в реальном времени.

Профилировщик показывал 85 миллионов промахов кэша. Для обработки строк это казалось слишком большим показателем.

В реализации использовались стандартные строковые функции C — простые, читаемые, но, очевидно, слишком медленные.

Я переписал этот код, добавив обработку строк с учётом кэша. Результаты были такими:

В 4,5 раза быстрее и в 7 раз меньше промахов кэша.

В этой главе мы поговорим о том, как эффективно использовать кэш при обработке строк.

В прошлой статье я рассказал, как можно сделать профилировщик памяти ориентированный на многопоточные приложения, который в 16 раз быстрее heaptrack.

Сегодня рассмотрим как получилось совместить быстрый профайлинг с удобством визуализации в Grafana в реальном времени.

Ключевые особенности:
Flamegraph аллокаций и деаллокаций за интервал времени
График потребления памяти с детализацией до функции/строчки в коде(настраиваемо)
Flamegraph в момент пика памяти
Flamegraph суммарного числа аллокаций
Flamegraph суммарного объема аллокаций

Интуиция подсказывает — чем больше пул-реквест, тем выше соблазн по-быстренькому пробежаться глазами по коду и аппрувнуть изменения. Предлагаем вам вместе с нами проверить утверждение из заголовка! В статье посмотрим, к чему пришли исследователи, проанализировавшие 50К+ пул-реквестов, обсудим, какие когнитивные искажения на это влияют, и разберем, как изменилась ситуация с появлением ИИ-помощников. Поехали!

Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: Anthropic выносит Claude Code из плана за $20, Duolingo перестаёт следить за потреблением ИИ сотрудниками, а четыре человека из Discord получают доступ к засекреченной модели просто потому, что правильно угадали адрес эндпоинта.

Недавно вышла Claude Opus 4.7 флагманская модель от Антропик. В выпущенных пресс-релизах и графиках маркетологи обещали пользователям, что модель станет ещё умнее, ещё точнее и так далее. На деле же получился феерический провал. Под катом - подробности этой истории и рецепт возврата вашего душевного равновесия.

Есть некоторые очевидные вещи, мешающие программистам-практикам, которые, возможно, не видны людям, входящим в комитет. Попытаюсь обратить на них внимание.

Объекты-значения

Большинству объектов не нужен скурпулёзный учёт вызванных конструкторов, потому что обычно объекты нужны, чтобы хранить значения, а не выполнять код конструкторов. Например:

auto a = b + c; f(a);

$180 на Cursor за три дня. Три монитора. Пакет орешков. Ноль тестов. Бизнес в восторге. Команда в ужасе. Угадайте, кто победил.

Привет! Я Дмитрий Сипаков, ведущий разработчик в Госсервисах Т-Банка. Расскажу про относительно новую фичу .NET — Interceptors: как они работают вместе со Source Generators и как с их помощью можно избавиться от бойлерплейта без IL-инъекций и сторонней магии.

Любой более-менее живой репозиторий уже давно перестал быть просто директорией с исходным кодом. Помимо файлов с исходниками там теперь живут инструкции, архитектурные заметки, спецификации, техническая документация и отчёты, которые должны одинаково хорошо читаться и в IDE, и в веб-интерфейсе платформы. Даже сейчас в процессе написания этой статьи я использую Markdown-разметку, которая стала де-факто стандартом для ведения документации в проектах, но давайте обо всем по порядку.

Когда таких форматов становится много, возникает закономерный вопрос: как показать их пользователю удобно, быстро и без необходимости скачивать файл к себе на компьютер? У нас в GitVerse этот вопрос постепенно вырос в отдельную продуктовую и инженерную задачу. Так появилась поддержка просмотра разных типов файлов — от упомянутого выше Markdown до более специализированных форматов.

Я расскажу, почему вообще человечество пришло к идее текстовых форматов для оформления документов, как Markdown стал фактическим стандартом индустрии, зачем нужен Typst и как мы внедряли его поддержку на платформе с помощью WebAssembly.

Привет, Хабр! Я Стас, инженер-программист в Контуре. И это большая статья про экстрим-вокал. 😎🎸 Разбираю, что это такое, какие бывают техники, каким был мой путь туда, что за горе-преподаватели существуют и как увлечение экстрим-вокалом влияет на мою работу в IT (и наоборот: как айти помогает мне в моём увлечении).

Рано или поздно каждый Android‑разработчик сталкивается с задачей «одно приложение — много сборок»: white‑label‑решения, региональные версии, отдельные сборки для разных магазинов приложений, демо для клиентов, внутренние окружения.

Встроенный механизм product flavors в Android Gradle Plugin отлично справляется со своей задачей — пока количество вариантов умещается в голове и в паре экранов build.gradle.kts.

В этой статье я разберу подход, при котором конфигурация flavors строится динамически: список вариантов и их параметры живут вне build.gradle.kts.

В последние 10 лет я стал работать быстрее, но по сути ничего не менялось: я всё так же вручную писал код и тесты. С приходом ИИ я стал искать способы это изменить — о своём пути я решил написать в этой статье.

Я на своём опыте расскажу, как выбрать LLM и ИИ-агента, как его настроить и калибровать, а также поделюсь полезными техниками промпт-инжиниринга. 

Год назад у меня был legacy-проект с одним main.go на две тысячи строк. MVP: бизнес-логика, конфиг, хэндлеры, БД - всё в одном файле. Три месяца в Cursor, аккуратно, по кусочкам, с тестами на коленке, я вытянул это в нормальную структуру. Три месяца…

А недавно я сел переписывать другой свой проект такого же масштаба. Claude Code, Opus, три субагента-ревьювера, тридцать скилов. Неделя. И это я ещё половину времени потратил на BDD, потому что поверх всего накатывал реализацию на godog. Без BDD уложился бы дня за три!

Расскажу про свой тулчейн level85, через который получил эту разницу. Не “десять советов как заставить нейронку писать код”, а как я дошёл до такой конфигурации, что делает её рабочей, и где я продолжаю наступать на грабли.

Про кастомные Query Builders в Laravel написано уже немало, но на практике мало что меняется. В 2026 году в проектах по-прежнему можно встретить запросы, разбросанные по всему коду - в контроллерах, сервисах и моделях. В такой структуре быстро теряется понимание, что происходит и где искать нужную логику.

Как научить детей основам программирования и алгоритмического мышления, не включая компьютер? Сравниваем две настольных игры, представленных на российском рынке — «Прогеры» и «Битву Големов v4.0». Разбираем игровые механики, учебную эффективность, возрастные рамки и помогаем выбрать идеальную игру под задачи и уровень подготовки юных кодеров.

30 часов хронологии того, как агент Cursor, Railway API и индустрия, которая продаёт безопасность быстрее, чем её реализует, положили малый бизнес, обслуживающий прокатные компании по всей стране.

Меня зовут Джер Крейн, я основатель PocketOS. Мы делаем ПО для прокатного бизнеса — в первую очередь для аренды автомобилей: бронирования, платежи, управление клиентами, отслеживание транспортных средств. Некоторые наши клиенты с нами уже больше 5 лет и они буквально не могут работать без нас.

Вчера днём ИИ‑агент на базе Cursor с Claude Opus 4.6 от Anthropic удалил нашу продакшн‑базу данных и все резервные копии на уровне тома одним API‑вызовом к Railway, нашему инфраструктурному провайдеру.

На это ушло 9 секунд.

Затем агент, когда его попросили объяснить произошедшее, написал признание — с перечнем конкретных правил безопасности, которые он нарушил.

Мы привыкли думать, что чем умнее система, тем ближе она к полному объяснению мира. Но математика давно оставила нам очень неприятное напоминание: даже внутри строгих формальных систем есть вещи, которые нельзя доказать изнутри. Так что тогда это говорит о программировании, вычислимости и о нас самих?

Однажды я получил занимательное письмо от некой организации, которая добавила мой проект в свой рейтинг, да еще и метрики к нему прикрутила. Но мне стало интересно, какая у нее репутация.

Почему громкие обещания, касающиеся роста продуктивности труда, чаще всего не дают ожидаемых результатов? Может, что-то сильно не в порядке с теми программными продуктами, применение которых должно приводить к улучшениям? А может — сами числа скрывают какую-то тайну?

Next Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель смотрит не только на код, но и на последнюю серию правок и предсказывает следующее действие в той же логике. Образно говоря, это модель которая работает в пространстве действий и намерений программиста.